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基于图像哈希的大规模图像检索方法研究的任务书
任务书
题目：基于图像哈希的大规模图像检索方法研究
背景与意义
随着现代科技的发展，人们生活中的图像数据呈现出大规模化、多样化、实时化的特点，而如何快速准确地找到所需的图像成为了一项重要的任务，尤其在搜索引擎、智能相册、视频监控等领域，图像检索需求日益增加。现有的图像检索方法大多侧重于图像的视觉特征分析和分类识别技术，但在大规模图像数据的场景下，需要对查询响应速度和内存占用进行优化。为了解决这些问题，研究图像哈希技术已成为当前图像检索领域的热点方向，图像哈希通过将图像映射到高维度的空间中并保留其原始信息的方式，实现了对图像的高速、高精度检索。因此，本次课题将重点探究基于图像哈希的大规模图像检索方法，为图像检索提供一种更为高效、快速的解决方案。
任务描述
本次课题旨在从以下几个方面展开研究：
1.图像哈希算法研究
首先，需要对现有的图像哈希算法进行调研与分析，包括局部哈希、全局哈希和混合哈希等方法，分析其原理、优缺点、适用领域等方面，综合比较并选取适合大规模图像检索的算法。
2.基于哈希的图像检索系统搭建
在选取哈希算法的基础上，需搭建一套完整的基于哈希的图像检索系统，该系统应具有以下功能：
①能够对海量图像数据进行快速的索引和检索；
②能够处理用户上传的任何格式图像，并输出与之相似的图像列表；
③能够自适应调整哈希阈值和索引存储策略，以提升算法的检索精度和速度。
3.实验测试与数据分析
通过获取并构建具有实际业务意义的大规模图像数据集，并对该数据集上的实验结果进行测试和评估，包括准确率、召回率、响应速度、内存占用等多个指标，通过比较实验结果，验证哈希方法的可行性和有效性，并对该方法的优化方向进行讨论和探索。
前置技能要求
1.计算机科学与技术、电子信息工程等相关领域本科及以上专业学生或科研人员。
2.掌握机器学习、图像处理和数据结构等基本知识，对哈希算法有一定的了解。
计划进度安排
任务开始时间：2021年8月
任务结束时间：2022年6月
月份|主要工作|具体内容
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1-2月|调研与分析|1.收集图像哈希算法相关文献资料<br>2.比较和评估图像哈希算法的优缺点<br>3.选取合适的哈希算法
3-5月|系统搭建|1.搭建基于哈希的图像检索系统<br>2.进行性能优化和算法调试<br>3.调整哈希阈值和索引存储策略
6-8月|实验测试|1.构建实际业务意义的大规模图像数据集<br>2.测试与评估哈希方法的性能指标<br>3.对实验结果进行数据分析和总结
9-10月|论文撰写|1.整理完成论文框架<br>2.撰写计划完成比较系统、实验结果和讨论<br>3.提交初稿并进行修改
11-12月|论文修改|1.根据指导教师和评审意见进行论文修改<br>2.答辩准备和相关材料完善<br>3.提交最终论文成果。
参考文献：
1.Gionis,A.,Indyk,P.,&Motwani,R.(1999).Similaritysearchinhighdimensionsviahashing.InVLDB(pp.518-529).
2.Liu,W.,Wang,J.,Ji,R.,&Chang,S.-F.(2012).SupervisedHashingwithKernels.InCVPR(pp.2074-2081).
3.Norouzi,M.,&Fleet,D.J.(2011).MinimalLossHashingforCompactBinaryCodes.InICML(pp.353-360).